こんにちは、HolySheep AI の技術チームです。本日は金融市場の最前線にいる定量取引开发者の皆さんに向け、のデータ構造について深掘り解説します。レベル2とレベル3の違いを理解することで、約定予測精度の向上、板寄せアルゴリズムの最適化、そして最終的には取引パフォーマンスの向上が期待できます。

私は以前、暗号資産取引所のグレードリングシステム構築に携わっており、実際のデータを使った高頻度取引システムの開発经验があります。本稿ではそんな實践的な観点から、Level2 と Level3 の技術的な違いとQuantitative Strategy への影響について丁寧に説明していきます。

Order Book の基本概念

Order Book とは、特定の金融商品に対する未約定の買い注文（Bid）と売り注文（Ask）を価格順に並べたものです。取引の約定可能性分析、板の厚みの評価、市場インパクトの算出などQuantitative Trading の根幹をなす数据结构입니다。

Order Book の3層構造

Level2 と Level3 の技術的違い

データ構造の比較

項目Level 2Level 3
データ粒度価格レベル単位注文ID単位
更新頻度比較的低め超高頻度（ミリ秒単位）
データ量中程度大量（数千〜数万件/秒）
Visibility板の厚みは見えるが注文者は不明全注文の詳細が開示
主な用途一般的なチャート分析、戦略立案高頻度取引、グレードリング
遅延要件100-500ms 程度1-10ms 级别
コスト比較的安い非常に高い

データ構造の違い（コード例）

# Level 2 データ構造の例

価格レベルごとの合計数量を示す

class Level2Data:
    def __init__(self):
        self.bids = {}  # {price: total_quantity}
        self.asks = {}  # {price: total_quantity}
        self.timestamp = None
        self.sequence = None

    def update_bid(self, price: float, quantity: float):
        """買い注文の更新"""
        if quantity == 0:
            self.bids.pop(price, None)
        else:
            self.bids[price] = quantity

    def get_best_bid(self) -> tuple:
        """最良買い気配を取得"""
        if not self.bids:
            return None, None
        best_price = max(self.bids.keys())
        return best_price, self.bids[best_price]

    def get_spread(self) -> float:
        """スプレッドを計算"""
        best_bid, _ = self.get_best_bid()
        best_ask, _ = self.get_best_ask()
        if best_bid and best_ask:
            return best_ask - best_bid
        return None

    def get_best_ask(self) -> tuple:
        """最良売り気配を取得"""
        if not self.asks:
            return None, None
        best_price = min(self.asks.keys())
        return best_price, self.asks[best_price]
# Level 3 データ構造の例

個別の注文をID単位で管理

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, List
from datetime import datetime
import heapq

@dataclass
class Order:
    order_id: str
    price: float
    quantity: float
    side: str  # 'bid' or 'ask'
    timestamp: datetime
    participant_id: str = None  # 参加者識別子（OTC市場等）

class Level3Data:
    def __init__(self):
        self.orders: Dict[str, Order] = {}  # {order_id: Order}
        self.bid_heap: List[tuple] = []  # max-heap（価格降順）
        self.ask_heap: List[tuple] = []  # min-heap（価格昇順）
        self.sequence = 0

    def add_order(self, order: Order):
        """新規注文の追加"""
        self.orders[order.order_id] = order
        self.sequence += 1
        
        # ヒープ構造の維持
        if order.side == 'bid':
            heapq.heappush(self.bid_heap, (-order.price, order.order_id))
        else:
            heapq.heappush(self.ask_heap, (order.price, order.order_id))

    def modify_order(self, order_id: str, new_quantity: float):
        """注文数量の変更"""
        if order_id in self.orders:
            self.orders[order_id].quantity = new_quantity

    def cancel_order(self, order_id: str):
        """注文のキャンセル"""
        if order_id in self.orders:
            del self.orders[order_id]

    def get_market_impact(self, side: str, quantity: float) -> float:
        """指定数量を消化雰囲での市場インパクトを試算"""
        remaining = quantity
        total_cost = 0.0
        
        if side == 'bid':
            heap = self.ask_heap.copy()
            while remaining > 0 and heap:
                price, oid = heapq.heappop(heap)
                if oid not in self.orders:
                    continue
                order = self.orders[oid]
                filled = min(remaining, order.quantity)
                total_cost += filled * price
                remaining -= filled
        else:
            heap = self.bid_heap.copy()
            while remaining > 0 and heap:
                price, oid = heapq.heappop(heap)
                if oid not in self.orders:
                    continue
                order = self.orders[oid]
                filled = min(remaining, order.quantity)
                total_cost += filled * price
                remaining -= filled
        
        return total_cost / (quantity - remaining) if quantity > remaining else 0
関連リソース
関連記事